管理系统开发价格 BaoStock（证券宝）数据平台初学

著述目次 BaoStock平台简介 平台先容

证券宝www.baostock.com是一个免费、开源的证券数据平台（无需注册）管理系统开发价格。

提供渊博准确、完竣的证券历史行情数据、上市公司财务数据等。

通过python API得回证券数据信息，本心量化交往投资者、数目金融醉心者、计量经济从业者数据需求。

复返的数据神态：

pandas DataFrame类型，以便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。同期复古通过BaoStock的数据存储功能，将数据一起保存到腹地后进行分析。

复古话语：面前版块BaoStock.com面前只复古Python3.5及以上(暂不复古python 2.x)。

捏续更新：BaoStock.com还在不绝的完善和优化，后续将徐徐增多港股、期货、外汇和基金等方面的金融数据，为成为一个免费金融数据平台勤恳。

值得一提的是，这也意味着阿根廷队已连续三届大赛打入决赛。分别是：2021年的美洲杯，阿根廷1比0击败巴西夺冠；2022的年世界杯，阿根廷在点球大战中击败法国捧起了大力神杯。

上期龙头开出奇数号码05，近10期龙头奇偶比7：3，管理系统开发价格本期龙头预测关注偶数号码，独胆参考08。

共享优化：请通过微信、网站博客或者知乎著述等花样共享给各人，使它能在各人的使用流程中徐徐得到革新与提高，以便于更好地为各人提供免费处事。

平台麦克：证券宝BaoStock.com从发布到面前，依然匡助好多用户在数据方面减弱了责任量，同期也得到好多用户的反映。它将一如既往的以免费、开源的神态共享出来，但愿给有需要的一又友带来一些匡助。

平台处事特色

Baostock 平台的一些主要特色和处事：

数据袒护范围正常：Baostock 提供了正常的金融数据，涵盖了中国A股商场的股票、指数、基金、期货等多个边界。用户不错得回到历史K线数据、财务报表、公司公告等各样金融信息。

数据接口各样：Baostock 提供了多种数据接口，包括Python、Java、C++等不同编程话语的接口，使得缔造者不错更机动地使用其提供的数据处事。用户不错通过 API 得回数据，进行进一步的数据分析和量化筹议。

专科的数据分析用具：Baostock 平台提供了一系列专科的数据分析用具，匡助用户进行期间分析、基本面分析、资金流向分析等。这些用具大略援助用户制定投资计策、进行风险惩处和优化投资组合。

量化交来回古：Baostock 的数据处事也复古量化交往，用户不错通过平台得回实时商场数据，进行算法交往和计策回测。这使得投资者大略愈加智能地推论交往计策，提高投资效益。

社区复古和文档资源：Baostock 平台领有活跃的社区，用户不错在社区均共享训戒、发问问题，并得到其他用户和 Baostock 官方团队的复古。此外，Baostock 提供了详备的文档资源，方便用户长远了解其数据处事和接口使用。

下载安设 花样1：pip install baostock

使用国内清华源安设：

pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

花样2：探访 https://pypi.python.org/pypi/baostock 下载安设

python setup.py install或pip install xxx.whl

pip install baostock 防备：法子开动时，文献名、文献夹名不成是baostock。

版块升级

pip install --upgrade baostock

使用前提：

安设Python

安设pandas（pip install pandas）

建议安设Anaconda，以免出现问题（Anaconda是一个开源的Python刊行版块，其包含了conda、Python等180多个科学包过火依赖项，下载地址https://www.anaconda.com/download/）。

逐日最新数据更新时候： 刻下交昔时17:30，完成日K线数据入库；第二当然日11:00，完身分钟K线数据入库；第二当然日1:30，完成前交昔时“其它财务文告数据”入库；周六17:30，完成周线数据入库； 得回数据范围阐述 股票数据 日、周、月K线数据，时候范围：1990-12-19于今。5、15、30、60分钟K线数据，时候范围：1999-07-26于今。 指数数据 日、周、月K线依然包含指数：详细指数，限制指数，一级行业指数，二级行业指数，计策指数，成长指数，价值指数，主题指数，基金指数，债券指数。时候范围：2006-01-01于今。 季频财务数据 依然包含的财务数据：部分上市公司钞票欠债信息、上市公司现款流量信息、上市公司利润信息、上市公司杜邦盘算信息。时候范围：2007年于今。 季频公司文告 上市公司事迹预报信息，时候范围：2003年于今。上市公司事迹快报信息，时候范围：2006年于今。 Baostock 浮浅使用指南

Baostock 是一个提供中国A股商场金融数据的稠密用具，其最新版块提供了更为直不雅和方便的登录花样。在本指南中，咱们将一步步先容若何使用 Baostock，包括安设、登录、得回数据和粗略数据分析。

1. 安设 Baostock

当先，确保您依然安设了最新版块的 Baostock 库。您不错使用以下高歌通过 pip 进行安设：

pip install baostock

2. 登录 Baostock

最新版块的 Baostock 面前提供了直不雅的登录花样。以下是登录 Baostock 的示例代码：

import baostock as bs

# 登录系统
lg = bs.login()

# 查验登录是否得手
if lg.error_code == '0':
    print("Baostock登录得手")
else:
    print(f"Baostock登录失败，无理代码：{lg.error_code}, 无理信息：{lg.error_msg}")

图片

3. 得回 A 股股票列表

Baostock 允许您平直得回 A 股商场的股票列表，无需进行注册。以下是得回股票列表的示例代码：

# 查询 A 股股票列表
stock_list = bs.query_all_stock(day="2022-01-01")
print(stock_list)

4. 得回股票历史K线数据

您不错使用 Baostock 得回特定股票的历史K线数据，无需进行登录。以下是得回股票历史K线数据的示例：

# 经受某一只股票，如吉祥银行（代码：sz.000001）
code = "sz.000001"

# 平直得回股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
    code, "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)
print(k_data)

5. 登出 Baostock

使用 Baostock 完成操作后，实时登出系统是个好俗例。以下是登出 Baostock 的示例代码：

import baostock as bs

# 登出系统
lg = bs.logout()

# 查验登出是否得手
if lg.error_code == '0':
    print("Baostock登出得手")
else:
    print(f"Baostock登出失败，无理代码：{lg.error_code}, 无理信息：{lg.error_msg}")

这即是最新版块 Baostock 的浮浅使用指南。但愿这能匡助您更快速、方便地得回并分析 A 股商场的金融数据。如有其他问题或需求，请随时建议。

使用场景代码案例

底下通过几个具体的例子来展示 Baostock 平台的使用场景：

1. 得回股票历史K线数据

使用 Baostock 提供的接口，不错神圣地得回某只股票的历史K线数据。以下是使用 Python 接口的示例：

import baostock as bs

# 登录系统
bs.login()

# 经受某只股票，如吉祥银行（代码：sz.000001）
code = "sz.000001"

# 得回股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
    code, "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)

# 输出成果
print(k_data)

# 登出系统
bs.logout()

2. 得回公司财务报表数据

Baostock 提供了得回公司财务报表的接口，不错匡助用户进行基本面分析。以下是得回公司财务报表数据的示例：

import baostock as bs

# 登录系统
bs.login()

# 经受某只股票，如吉祥银行（代码：sz.000001）
code = "sz.000001"

# 得回公司财务报表数据
financial_data = bs.query_profit_data(code, year=2021, quarter=3)

# 输出成果
print(financial_data)

# 登出系统
bs.logout()

3. 使用Python进行粗略数据分析

得回到的数据不错通过 Python 进行进一步的分析和可视化。以下是一个粗略的例子，推测股票逐日涨跌幅并画图走势图：

import baostock as bs
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 登录系统
bs.login()

# 得回股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
    "sz.000001", "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)

# 将查询成果编削为数据框
df = k_data.get_data()

# 将 'close' 列编削为浮点型
df['close'] = pd.to_numeric(df['close'], errors='coerce')

# 推测逐日涨跌幅
df['daily_return'] = df['close'].pct_change()

# 画图股价走势图和涨跌幅
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Close Price')
plt.plot(df['date'], df['daily_return'], label='Daily Return', linestyle='--')
plt.title('Stock Price and Daily Return')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price/Return')
plt.legend()
plt.show()

# 登出系统
bs.logout()

开动成果如下：

图片

这些例子展示了 Baostock 在得回金融数据和进行有关分析方面的稠密功能，使得用户大略愈加方便地进行股票筹议、量化交往计策的制定等责任管理系统开发价格。

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